%0 Journal Article
%T 基于流形学习和混合模型的视频摘要方法
%A 翟素兰
%A 罗斌
%A 张春燕
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%R 10.11834/jig.20080423
%X 视频摘要是进行视频浏览、视频检索、视频索引等视频应用的前提，而且视频摘要类似于文本的摘要，也是对视频内容的一个简短概括。为了自动获得既包含视频的主要信息,而冗余信息又少的视频摘要，提出了一种基于流形学习和有限混合模型的自动视频摘要方法。该方法通过对视频序列进行流形建模,首先得到视频场景的初次分割；然后对包含内容较多的场景，使用等距降维方法计算视频帧的特征向量；最后将视频帧的特征向量输入到混合模型进行聚类分析，得到更细粒度的摘要结果。为了实现视频摘要的自动处理，所采用的混合模型需要具有模型选择功能。混合模型的聚类结果和流形建模的结果共同构成了视频摘要。视频分割片段的实验结果表明，在不需人为干预的情况下,所提供的视频摘要不仅包含视频主要内容,而且冗余信息少。
%K 视频摘要
%K 流形学习
%K 等度降维
%K 模型选择
%K 混合模型
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080423&flag=1